随着人工智能时代的到来，它对机器学习发展的影响日益剧增。从基于符号主义的机器学习发展到基于数据统计的机器学习，反映了机器学习从纯粹的理论研究和模型研究发展到以解决现实生活中实际问题为目的的应用研究，这是科学研究的一种进步。目前市面上有机器学习的纯理论书籍，也有具体操作实践的书籍，然而理论与实践相结合的书籍却少之又少。《机器学习从入门到精通/高等学校人工智能教育丛书》从理论入门到实际操练，全面而详细地介绍了机器学习的各个分支以及其实现，实现了机器学习从理论到实践的完美结合。  《机器学习从入门到精通/高等学校人工智能教育丛书》共分三篇，分别为铸刀篇、招式篇和实战篇。其中，铸刀篇主要介绍机器学习的基础知识及前期准备工作，为后面的学习打下良好的基础；招式篇以基础应用为支撑，主要介绍相关机器学习的主要应用招式；实战篇通过房价预测与人脸识别两个实际案例，覆盖了典型的回归与分类、结构化数据与非结构化数据的机器学习，进行机器学习的再次升华。此外，附录中简要介绍了TensorFlow框架的主要函数，便于读者随时查找。  《机器学习从入门到精通/高等学校人工智能教育丛书》可作为高校机器学习、数据挖掘及相关课程的教材或教学参考书，也可作为人工智能、大数据领域从业者的自学参考书。